天风证券计算机首席缪欣君:B端智能体落地转折点将近

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  缪欣君

◎记者 郑*

“Agent(智能体)在国内市场落地的障碍正在被移除。”日前,研究所计算机行业首席分析师缪欣君在“上证·首席讲坛”上接受上海证券报记者专访时表示。

缪欣君认为,2026年一季度有望成为中国to B Agent(面向B端的智能体)市场的转折点,阿里云等行业巨头将显著受益,并带动自身生态链蓬勃发展。

多重因素推动Agent落地

随着AI技术日渐成熟,Agent的商业化落地已是大势所趋。在缪欣君看来,趋于明晰的市场需求、更加优质的产品供给与一级市场的逐步繁荣,是支撑本土Agent在2026年一季度落地的主要因素。

市场需求方面,Agent投资回报率(ROI)的明确是重要支撑因素。“从美国市场Agent的落地进程来看,Tokens的价格下降已成确定性趋势。”缪欣君表示,“这从成本结构上决定了企业在采用Agent上具备更强意愿。”

从国内市场来看,出于多重因素,此前企业对于Agent软件的付费意愿相对较弱。但随着模型API的调用价格进一步下滑,Agent将为企业提供更明确的成本优势,其ROI也将上行。“届时,中国的Agent也会快速落地。”缪欣君表示。

产品供给方面,技术进步带来的交付能力提升将使更优质的Agent产品进入市场。

交付能力是Agent与传统软件最显著的区别之一。“如在金融工作中的数据提取场景中,传统软件起到的主要作用是让用户通过一系列操作获得各行业的宏观数据,而Agent可以根据简单的自然语言指令直接反馈数据结果,避免复杂的操作流程。”缪欣君说,“前者是辅助过程,后者是交付结果。”

在DeepSeek-R1于今年初发布后,中国企业的大模型能力呈上扬趋势。缪欣君预计,本土模型能力将在今年底或2026年初再次迎来攀升,Agent的交付能力将进一步加强,进而从供给侧推动to B Agent市场进入转折点。

一级市场方面,投融资的回暖将助力中国的to B Agent在2026年初进入繁荣期。

“从今年二季度开始,一级市场的相关资本投入与产品创新进入了新阶段。按照一般的产品研发周期来看,在约半年后就会看到成果。”缪欣君表示,“产品化是一个工程问题,正常情况下不需要特别长的时间。”

行业巨头优势显著

Agent落地的时间点正在明确,行业机会将在何处出现?

缪欣君认为,Agent产品将在法律、金融、 *** 等场景率先落地,同时,阿里云等巨头将在行业内获得显著优势。

具体来看,法律、金融等行业的数据更易标准化,加之人力成本较高,使Agent在这些场景下的ROI更高。“Agent产品的交付,须做到帮助客户提效,这对Agent是否拥有垂直场景的知识数据及产品ROI提出要求。”缪欣君说,“因此,ROI高、数据可标准化的场景更容易被跑通。”

伴随Agent在各垂类场景的落地,上游的大模型公司将受益。缪欣君表示,阿里云等在模型能力、硬件能力与生态建设能力上保持领先的行业巨头能占据优势地位,并带动整条生态链蓬勃发展。

大模型是AI Agent应用的核心,其重要性不言而喻。但Agent作为一种端到端解决方案,须涵盖上层应用、训练数据、底层算力、智能平台及工程实现。这意味着,在模型能力突出外,场景“know-how”等软硬件生态的加持也是关键。

硬件生态层面,行业巨头具备的自主芯片能力将极大地降低推理成本。缪欣君表示,芯片成本约占AI云服务的整体营业成本的60%至70%,一旦芯片实现自营,公司云服务的整体毛利率将受到大幅提振。此外,参考谷歌在TPU成功自研自用后开始对外出售的发展路径,国产巨头也可能会在自主硬件生态成熟后,开始进行对外输出。

软件生态层面,行业巨头的模型种类更为丰富,合作伙伴更多,且更容易触达B端客户。

“AI Agent在落地时,企业用户一般会根据应用场景选择多个针对性开发的AI Agent。因此,Agent解决方案的底层往往由多个大模型产品共同组成。”缪欣君表示,“并且,巨头的模型能力和训练底座更加完善,能够更多地与生态伙伴展开在行业模型方向的MaaS(模型即服务)产品的集成与被集成合作,更容易触及B端客户,做到场景‘know-how’。”

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